Vídeo: Què és la regressió lineal regularitzada?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Regularització . Aquesta és una forma de regressió , que restringeix/regularitza o redueix les estimacions del coeficient cap a zero. En altres paraules, aquesta tècnica desanima un aprenentatge més complex o flexible model , per evitar el risc de sobreajustament. Una relació senzilla per regressió lineal sembla aquest.
En conseqüència, què és lambda en regressió lineal?
Quan tenim un grau alt lineal polinomi que s'utilitza per ajustar un conjunt de punts en a regressió lineal configuració, per evitar un sobreajustament, fem servir la regularització i incloem a lambda paràmetre de la funció de cost. Això lambda llavors s'utilitza per actualitzar els paràmetres theta a l'algorisme de descens del gradient.
En segon lloc, quin és l'objectiu de la regularització? Regularització és una tècnica utilitzada per afinar el funció afegint un termini de penalització addicional a l'error funció . El terme addicional controla la fluctuació excessiva funció de manera que els coeficients no prenguin valors extrems.
D'aquesta manera, per què hem de regularitzar-nos en regressió?
L'objectiu de regularització és evitar el sobreajustament, és a dir nosaltres intenten evitar models que s'adapten molt bé a les dades d'entrenament (dades utilitzades per construir el model), però que s'ajusten malament a les dades de prova (dades que s'utilitzen per provar la bona qualitat del model). Això es coneix com a sobreadaptació.
Què vol dir regularització?
En matemàtiques, estadística i informàtica, especialment en aprenentatge automàtic i problemes inversos, regularització és el procés d'afegir informació per resoldre un problema mal plantejat o per evitar el sobreajustament. Regularització s'aplica a les funcions objectives en problemes d'optimització mal plantejats.
Recomanat:
Què és lineal i no lineal en l'estructura de dades?
1. En una estructura de dades lineal, els elements de dades s'organitzen en un ordre lineal on tots i cadascun dels elements estan units al seu adjacent anterior i següent. En una estructura de dades no lineal, els elements de dades s'adjunten de manera jeràrquica. En l'estructura de dades lineal, els elements de dades només es poden recórrer en una sola carrera
Què és la regressió ML?
La regressió és un algorisme de ML que es pot entrenar per predir sortides reals numerades; com la temperatura, el preu de les accions, etc. La regressió es basa en una hipòtesi que pot ser lineal, quadràtica, polinomial, no lineal, etc. La hipòtesi és una funció que es basa en alguns paràmetres ocults i els valors d'entrada
Què és el mètode de l'arbre de regressió?
La metodologia general de construcció d'arbres de regressió permet que les variables d'entrada siguin una barreja de variables contínues i categòriques. Un arbre de regressió es pot considerar com una variant dels arbres de decisió, dissenyat per aproximar funcions de valor real, en lloc d'utilitzar-se per a mètodes de classificació
Què és un problema de regressió en l'aprenentatge automàtic?
Un problema de regressió és quan la variable de sortida és un valor real o continu, com ara "salari" o "pes". Es poden utilitzar molts models diferents, el més senzill és la regressió lineal. Intenta ajustar les dades amb el millor hiperpla que passa pels punts
Què és l'anàlisi de l'arbre de regressió?
L'anàlisi de l'arbre de regressió és quan el resultat previst es pot considerar un nombre real (per exemple, el preu d'una casa o la durada de l'estada d'un pacient a un hospital)